基于小波变换的图像边缘检测

介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。     

基于小波变换的图像边缘检测

介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。     

基于合成孔径雷达的SAR图像去噪

针对SAR图像相干斑抑制问题.提出一种双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合的SAR图像的斑点抑制算法.文中将双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后.通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数.再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强.突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明.与其他传统的去噪算法相比.本文提出的算法具有更好的去噪效果.     

基于尺度乘积和相关性的图像去噪

为了去除图像的噪声,提出了一种基于尺度乘积和尺度相关性的平稳小波交换图像去噪方法.在传统小波系数估计的基础上,考虑到尺度间的相关性,利用不同尺度小波系数形成的系数向量,通过线性最小均方误差估计小波系数,获得各个高频子带的估计系数.针对单纯利用尺度间相关性去噪造成的图像边缘失真问题,在不同尺度小波系数形成的系数向量中引入了小波系数乘积,不但可以较好区分边缘信息和噪声信息,而且提高了原有算法的去噪能力.仿真结果表明,该图像去噪算法能有效去除图像噪声,较好保持图像边缘,在峰值信噪比和视觉质量上都有较大提高.     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

针对传统正交小波变换在图像去噪时存在的边缘失真，提出了一种基于平稳小波变换的图像去噪方法。使用系数关联法将图像小波分解后的高频分量像素标记为噪声和边缘，如果小波系数被标记为边缘，则保持其系数不变，否则采用基于邻域的方法进行系数收缩。当噪声方差较大时，收缩后最小尺度的高频分量中会存在一些孤立的亮点或暗点，借助次大尺度高频分量将其去除，对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到去噪图像。实验结果表明，本文方法能够在去除噪声的同时较好地保持图像的边缘，是一种有效的图像去噪方法。     

基于提升小波和形态学融合的图像边缘检测

针对传统边缘检测方法边缘定位不精确的缺点,结合提升小波变换和数学形态学的优势,提出了一种融合提升小波和多尺度形态学的边缘检测方法.首先,对原始图像进行提升小波变换;再用小波变换和多尺度形态学算子分别对低频图像进行边缘检测,根据异或原则融合成低频边缘;然后,用小波变换检测高频图像边缘;最后,通过提升小波反变换得到边缘图像.实验结果表明,与传统或其他的形态学边缘检测方法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,具有很强的边缘定位能力.     

一种基于小波变换和图像边缘特征的图像融合方法

图像融合是信息融合的重要组成部分,是一种重要的增强图像信息的方法。本文将图像小波变换边缘提取和图像融合结合起来,提出了一种基于图像边缘特征的图像融合方法。首先对输入图像进行小波变换,用模极大值方法检测出图像的多尺度边缘,然后利用边缘特征对小波系数进行融合。实验结果表明该方法既能有效地去除噪声,又能突出源图像的边缘细节信息,是一种有效的图像融合方法。     

基于小波变换的空间目标图像去噪方法

通过对空间目标图像的特性进行分析,提出一种针对星空背景图像在保留恒星同时去除混合噪声的方法.该方法首先利用小波局部模极大值的多尺度相关性检测出图像边缘,再利用基于梯度分析的改进阈值方法对非边缘小波系数进行萎缩,最后由小波系数重构去噪后图像.实验证明该方法能够有效地去除高斯和椒盐混合噪声,使图像峰值信噪比提高5-10dB,并较好地保留图像边缘和有效恒星信息.     

基于多方向小波期望最大融合的图像边缘检测算法

针对传统图像边缘检测算法抗噪能力差,定位准确性不高的缺点.提出了一种基干多方向多尺腰小波变换的图像边缘检测算法.该算法利用小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及备方向上边缘梯度信息的互补,首先从多个方向对图像进行多尺度小波变换.然后将各个方向上小波系数根据期望最大规则进行融合,再通过最大墒阈值处理,形成图像的边缘。宾验结果表明,由于算法省去了求模值过程,使计算更加简单.同时通过多方向小波变换能尽可能地搜索各方向的图像边界,使边缘定位更加准确.     

一种基于小波多尺度边缘检测的图像融合算法

该文提出了一种新的基于多尺度边缘检测的小波图像融合方法,是一种利用图像边缘特征的小波图像融合方法,融合过程利用了图像的多尺度边缘信息。为了更好地保持图像的边缘,该文在图像融合过程中将图像去噪与边缘检测相结合。提出了一种物理意义明确的小波最佳分解层数的确定方法。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差等,评价二维多聚焦图像不同小波分解层的融合效果,表明该方法提高了图像的熵和标准偏差的值,算法效果良好。     

基于贝叶斯估计的小波阈值图像降噪方法

提出一种新的基于贝叶斯估计的小波收缩阈值的图像降噪方法，该方法是通过最小Bayes风险的方法对图像小波变换后的小波系数进行估计，这种对小波系数的估计不仅与子带的方向和层次有关，而且与小波系数的大小有关。试验结果该方法比一般小波收缩阈值方法的降噪效果要好；还表明在峰值信噪比较低时该方法的降噪效果比Wiener滤波差，当峰值信噪比较高时该方法的降噪效果比Wiener滤波好。     

基于贝叶斯估计的小波阈值图像降噪方法

提出一种新的基于贝叶斯估计的小波收缩阈值的图像降噪方法,该方法是通过最小Bayes风险的方法对图像小波变换后的小波系数进行估计,这种对小波系数的估计不仅与子带的方向和层次有关,而且与小波系数的大小有关.试验结果表明该方法比一般小波收缩阈值方法的降噪效果要好;还表明在峰值信噪比较低时该方法的降噪效果比Wiener滤波差,当峰值信噪比较高时该方法的降噪效果比Wiener滤波好.     

基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘。实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好。     

一种球坐标系下小波收缩去噪新算法

基于Besov空间范数理论提出一个新的球坐标下的自适应收缩阈值,并将小波域上的多尺度积推广到球坐标下,充分利用尺度间小波系数的相关性。最后,提出了一种新的自适应曲线收缩函数,此函数有一定的边缘增强效果。根据球坐标下图像的统计特性,用新的收缩阈值和新的收缩函数进行去噪处理。仿真实验分别从峰值信噪比(PSNR)、均方误差(MSE)和运行时间上进行评估,确立了最佳分解尺度,并且与其它算法相比,提高了PSNR,而且具有运算简单、运算量小的优点。     

一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。     

Moving window-based double Haar wavelet transform for image processing.

Image denoising is a lively research field. The classical nonlinear filters used for image denoising, such as median filter, are based on a local analysis of the pixels within a moving window. Recently, the research of image denoising has been focused on the wavelet domain. Compared to the classical nonlinear filters, it is based on a global multiscale analysis of images. Apparently, the wavelet transform can be embedded in a moving window. Thus, a moving window-based local multiscale analysis is obtained. In this paper, based on the Haar wavelet, a class of nonorthogonal multi-channel filter bank with its corresponding wavelet shrinkage called Lee shrinkage is derived. As a special case of this filter bank, the double Haar wavelet transform is introduced. Examples show that it is suitable for a moving window-based local multiscale analysis used for image denoising, edge detection, and edge enhancement.     

基于小波变换的水天线提取算法研究

文中提出了一种基于小波变换的复杂背景下受强杂波、噪声污染的水天线的检测算 法。该算法利用了小波变换的多尺度特性,将要检测的图像进行多尺度小波变换,再采用多尺度边缘匹配,将不同尺度的输出集成为一个简单边缘图像。仿真试验结果表明,该方法可较强的抑制强杂波背景和强噪声的干扰,能有效检测出复杂海面背景中的水天线。     

大鱼际掌纹图像边缘提取算法

主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。